深度学习在生物医药领域中的应用
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当前共找到 24356 篇文献，本页显示第 14761 - 14780 篇。
| 序号 | 推送日期 | 文章 | 类型 | 简述 | 创新点 | 不足 | 研究目的 | 研究对象 | 领域 | 病种 | 技术 | 模型 | 数据类型 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 14761 | 2024-10-05 |
Improving deep-learning electrocardiogram classification with an effective coloring method
2024-03, Artificial intelligence in medicine
IF:6.1Q1
DOI:10.1016/j.artmed.2024.102809
PMID:38462295
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研究论文 | 本文提出了一种通过颜色化技术将患者病历中的临床信息整合到心电图分类中的创新方法 | 通过颜色化技术将人口统计信息映射到RGB颜色空间，增强了心电图分析的准确性 | NA | 提高心电图分类的准确性，支持精准医疗 | 心电图分类 | 机器学习 | 心血管疾病 | 颜色化技术 | 深度学习模型 | 心电图数据 | PTB-XL数据集 |
| 14762 | 2024-10-05 |
End-to-end Deep Learning Restoration of GLCM Features from blurred and noisy images
2024-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering
DOI:10.1117/12.3006205
PMID:39239466
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研究论文 | 本文提出了一种端到端的深度学习算法，用于从模糊和噪声图像中恢复灰度共生矩阵（GLCM）特征 | 开发了一种双域深度学习算法，通过两个U-Net网络和一个可微分的GLCM估计器来恢复图像和GLCM特征 | NA | 解决放射组学模型在不同扫描仪和成像条件下特征值变异性问题，提高模型的泛化能力 | 肺部CT图像块 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | NA |
| 14763 | 2024-10-05 |
Developing a deep learning model for sleep stage prediction in obstructive sleep apnea cohort using 60 GHz frequency-modulated continuous-wave radar
2024-02, Journal of sleep research
IF:3.4Q2
DOI:10.1111/jsr.14050
PMID:37752626
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研究论文 | 本研究利用60 GHz调频连续波雷达和注意力机制的双向长短期记忆模型，对阻塞性睡眠呼吸暂停患者的睡眠阶段进行预测 | 首次使用60 GHz调频连续波雷达结合注意力机制的双向长短期记忆模型进行睡眠阶段预测，并展示了多雷达数据结合的优势 | 模型性能随OSA严重程度增加而下降，但通过增加雷达数据可以部分缓解 | 开发一种非侵入性且成本效益高的睡眠阶段预测方法，以替代传统的多导睡眠图分类 | 阻塞性睡眠呼吸暂停患者的睡眠阶段 | 机器学习 | 阻塞性睡眠呼吸暂停 | 60 GHz调频连续波雷达 | 注意力机制的双向长短期记忆模型 | 雷达数据 | 78名阻塞性睡眠呼吸暂停患者 |
| 14764 | 2024-10-05 |
Segmentation study of nanoparticle topological structures based on synthetic data
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0311228
PMID:39356683
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研究论文 | 本文提出了一种基于合成数据的纳米颗粒拓扑结构分割方法，旨在解决材料领域数据量小的问题 | 通过结合渲染软件生成的合成数据与15%的真实数据，显著提高了深度学习模型的训练效果 | 仅使用了15%的真实数据，可能影响模型在真实场景中的泛化能力 | 解决材料科学领域数据量小的问题，提高纳米颗粒拓扑结构分割的准确性 | 纳米颗粒的拓扑结构 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | U-Net | 图像 | 合成数据与15%的真实数据 |
| 14765 | 2024-10-05 |
Towards automatic farrowing monitoring-A Noisy Student approach for improving detection performance of newborn piglets
2024, PloS one
IF:2.9Q1
DOI:10.1371/journal.pone.0310818
PMID:39356687
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研究论文 | 本文提出了一种基于Noisy Student方法的自动生成标注信息的技术，用于提高新生猪仔检测模型的性能 | 采用Noisy Student方法自动生成标注信息，减少了手动标注的成本和时间消耗 | NA | 提高新生猪仔检测模型的性能，以支持分娩监控系统的改进 | 新生猪仔和母猪的身体部位 | 计算机视觉 | NA | Noisy Student方法 | 教师-学生模型 | 图像 | NA |
| 14766 | 2024-10-05 |
Deep learning enabled label-free microfluidic droplet classification for single cell functional assays
2024, Frontiers in bioengineering and biotechnology
IF:4.3Q2
DOI:10.3389/fbioe.2024.1468738
PMID:39359262
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研究论文 | 本文开发了一种基于ResNet-50深度学习模型的无标签微流控液滴分类方法，用于单细胞功能分析 | 该模型能够在包含非细胞结构的液滴中准确分类细胞数量，适用于多种细胞类型，具有广泛的应用前景 | NA | 开发一种高效准确的液滴分类方法，用于单细胞功能分析 | 微流控液滴中的细胞数量分类 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | NA |
| 14767 | 2024-10-05 |
Game-Based Learning in Neuroscience: Key Terminology, Literature Survey, and How To Guide to Create a Serious Game
2023-Dec-22, Neurology. Education
DOI:10.1212/NE9.0000000000200103
PMID:39359316
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研究论文 | 本文综述了基于游戏的学习（GBL）在神经科学教育中的应用现状，并提供了创建严肃游戏的指南 | 本文首次系统地综述了GBL在神经科学教育中的应用，并提供了创建教育游戏的实用建议 | 本文主要基于文献综述，未涉及具体的游戏开发实践 | 探讨基于游戏的学习在神经科学教育中的应用潜力 | 神经科学教育中的游戏元素、游戏化、严肃游戏和GBL | 教育技术 | NA | NA | NA | 文本 | NA |
| 14768 | 2024-10-05 |
Validity of Neural Networks to Determine Body Position on the Bicycle
2023-12, Research quarterly for exercise and sport
IF:1.4Q3
DOI:10.1080/02701367.2022.2070103
PMID:35575754
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研究论文 | 本研究评估了两种深度学习方法（MSRA和OpenPose）在自行车上自动估计人体关节角度以确定身体位置的有效性 | 本研究首次比较了两种深度学习方法在自行车上自动估计人体关节角度的准确性 | 研究仅在一个静止的自行车上进行，且样本量较小，可能限制了结果的普适性 | 评估神经网络在自行车上自动估计人体关节角度以确定身体位置的有效性 | 自行车上的身体位置和关节角度 | 计算机视觉 | NA | 深度学习 | 神经网络 | 视频 | 14名自行车手 |
| 14769 | 2024-10-05 |
Direct prediction of gas adsorption via spatial atom interaction learning
2023-Nov-03, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-42863-6
PMID:37923711
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研究论文 | 本文介绍了一种名为DeepSorption的空间原子相互作用学习网络，用于直接预测气体吸附 | 提出了DeepSorption模型，通过考虑全局结构和局部空间原子相互作用，实现了对晶体多孔材料吸附性能的准确、快速预测 | NA | 开发一种能够快速准确预测晶体多孔材料气体吸附性能的深度学习模型 | 晶体多孔材料的气体吸附性能 | 机器学习 | NA | 深度学习 | Matformer | 原子坐标和化学元素类型信息 | NA |
| 14770 | 2024-10-05 |
An invertible, invariant crystal representation for inverse design of solid-state materials using generative deep learning
2023-Nov-02, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-023-42870-7
PMID:37919277
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研究论文 | 本文介绍了一种可逆且不变的晶体表示方法SLICES，用于固态材料的逆向设计 | 开发了一种名为SLICES的简化线输入晶体编码系统，解决了固态材料设计中缺乏可逆晶体表示的问题 | NA | 解决固态材料设计中缺乏可逆晶体表示的问题，并应用于光电应用中的直接窄带隙半导体逆向设计 | 固态材料及其结构排列 | 材料科学 | NA | 生成式深度学习 | NA | 晶体结构数据 | 超过40,000种结构和化学多样化的晶体结构 |
| 14771 | 2024-10-05 |
Image harmonization and deep learning automated classification of plus disease in retinopathy of prematurity
2023-Nov, Journal of medical imaging (Bellingham, Wash.)
DOI:10.1117/1.JMI.10.6.061107
PMID:37794884
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研究论文 | 本文开发了一种基于深度学习的方法，用于自动分类早产儿视网膜病变中的plus疾病，并使用智能手机摄像头获取的图像进行图像协调 | 本文创新性地使用智能手机摄像头和廉价镜头获取眼底图像，并通过预处理管道增强血管和协调图像，然后使用深度学习进行分类 | 研究结果基于有限的数据集，未来需要更大规模的数据集进行验证 | 开发一种能够使用智能手机图像进行plus疾病分期的算法和软件 | 早产儿视网膜病变中的plus疾病 | 计算机视觉 | 眼科疾病 | 深度学习 | GoogLeNet | 图像 | 有限的数据集 |
| 14772 | 2024-10-05 |
Hybrid deep learning model based smart IOT based monitoring system for Covid-19
2023-Nov, Heliyon
IF:3.4Q1
DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e21150
PMID:37928011
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研究论文 | 本文设计了一种基于物联网的智能健康监测系统，用于监测COVID-19患者的生理参数，并提出了一种基于循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的分类方法 | 本文提出了一种创新的循环卷积神经网络（RCNN）和拼图优化算法（PO）的混合模型，用于分类和监测患者的生理参数 | NA | 设计一种基于物联网的智能健康监测系统，用于远程监测COVID-19患者的生理参数 | COVID-19患者的生理参数，如血氧水平、血压、体温和心率 | 机器学习 | COVID-19 | 物联网（IoT） | 循环卷积神经网络（RCNN） | 生理参数数据 | NA |
| 14773 | 2024-10-05 |
3D multiplexed tissue imaging reconstruction and optimized region of interest (ROI) selection through deep learning model of channels embedding
2023, Frontiers in bioinformatics
IF:2.8Q2
DOI:10.3389/fbinf.2023.1275402
PMID:37928169
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研究论文 | 本文提出了一种深度学习方法，用于从多通道图像中重建3D组织图像并优化感兴趣区域（ROI）的选择 | 本文的创新点在于使用生成模型重建3D CyCIF表示，并通过跨域翻译学习多模态映射，以实现最小代表性ROI的选择 | 本文的局限性在于处理大量组织切片时的高成本和时间消耗，以及ROI选择的定性和主观性 | 本文的研究目的是解决肿瘤异质性问题，通过深度学习方法优化组织图像的重建和感兴趣区域的选择 | 本文的研究对象是结直肠癌的组织图像和多通道图像 | 数字病理学 | 结直肠癌 | 深度学习 | 生成模型 | 图像 | NA |
| 14774 | 2024-10-05 |
Applications of discriminative and deep learning feature extraction methods for whole slide image analysis: A survey
2023, Journal of pathology informatics
DOI:10.1016/j.jpi.2023.100335
PMID:37928897
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综述 | 本文综述了用于全切片图像分析的判别性和深度学习特征提取方法 | 深度学习特征提取方法在组织学相关任务中表现出优越的性能 | NA | 探讨数字病理学中特征提取方法的进展、挑战和机遇 | 全切片图像（WSI）的特征提取方法 | 数字病理学 | NA | 深度学习 | NA | 图像 | NA |
| 14775 | 2024-10-05 |
Detection of COVID-19 from CT and Chest X-ray Images Using Deep Learning Models
2022-Jul, Annals of biomedical engineering
IF:3.0Q3
DOI:10.1007/s10439-022-02958-5
PMID:35415768
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研究论文 | 本文提出了一种利用深度学习模型从CT和胸部X光图像中自动检测COVID-19的新方法 | 提出了使用VGG和ResNet深度学习模型进行COVID-19检测的新方法，并取得了高准确率 | 未提及具体限制 | 开发一种自动检测COVID-19的方法，以帮助早期诊断和控制疫情 | COVID-19的CT和胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | VGG19, ResNet50 | 图像 | 所有胸部X光图像 |
| 14776 | 2024-10-05 |
[Deep learning-assisted construction of three-demensional facial midsagittal plane]
2022-Feb-18, Beijing da xue xue bao. Yi xue ban = Journal of Peking University. Health sciences
PMID:35165480
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研究论文 | 研究利用深度学习算法和加权Procrustes分析算法，自动构建三维面部正中矢状面 | 首次结合深度学习算法和Procrustes分析算法，实现了三维面部正中矢状面的全自动化构建 | 样本量较小，仅包含100名无明显面部畸形的受试者 | 开发一种能够准确确定三维面部解剖标志并自动构建三维面部正中矢状面的深度学习算法 | 三维面部数据及其解剖标志 | 计算机视觉 | NA | 多视图堆叠沙漏卷积神经网络（MSH-CNN） | 卷积神经网络（CNN） | 三维面部数据 | 100名无明显面部畸形的受试者 |
| 14777 | 2024-10-05 |
Detection of COVID-19 Based on Chest X-rays Using Deep Learning
2022-Feb-10, Healthcare (Basel, Switzerland)
DOI:10.3390/healthcare10020343
PMID:35206957
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研究论文 | 本文提出了一种基于深度学习的胸部X光图像检测COVID-19的方法 | 本文提出了两种基于ResNet-50的深度学习方法，用于COVID-19的检测，并在多个指标上表现优于现有的方法 | NA | 开发一种可靠且易于使用的深度学习方法，用于早期诊断和隔离COVID-19患者 | COVID-19的胸部X光图像 | 计算机视觉 | COVID-19 | 深度学习 | ResNet-50 | 图像 | 使用了两个公开的基准数据集：COVID-19图像数据集和胸部X光图像数据集 |
| 14778 | 2024-10-05 |
Model-based stratification of progression along the Alzheimer disease continuum highlights the centrality of biomarker synergies
2022-01-24, Alzheimer's research & therapy
DOI:10.1186/s13195-021-00941-1
PMID:35073974
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研究论文 | 本研究使用模型和数据驱动的方法，探讨了阿尔茨海默病（AD）进展过程中Aβ、tau和神经退行性病变（AT(N)）生物标志物的协同作用 | 本研究揭示了AT(N)生物标志物组合在预测AD进展中的协同关系，扩展了之前关于A-T协同机制的证据 | 本研究使用了较大的数据集（N=321），但样本量仍有限，可能影响模型的泛化能力 | 探讨阿尔茨海默病进展过程中生物标志物的协同作用 | 阿尔茨海默病患者的认知评估和生物标志物数据 | 机器学习 | 阿尔茨海默病 | 深度学习模型 | 深度学习模型 | 生物标志物数据 | 321名患者 |
| 14779 | 2024-10-05 |
Implications of AlphaFold2 for crystallographic phasing by molecular replacement
2022-Jan-01, Acta crystallographica. Section D, Structural biology
DOI:10.1107/S2059798321012122
PMID:34981757
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研究论文 | 探讨了AlphaFold2在晶体学相位分析中的应用前景 | 利用AlphaFold2生成的精确蛋白质结构模型，探索其在晶体学相位分析中的潜在应用 | NA | 研究AlphaFold2对晶体学相位分析方法的影响 | AlphaFold2生成的蛋白质结构模型及其在晶体学相位分析中的应用 | 结构生物学 | NA | 深度学习 | AlphaFold2 | 蛋白质结构数据 | 来自CASP14的数据 |
| 14780 | 2024-10-05 |
Computerized migraine diagnostic tools: a systematic review
2022, Therapeutic advances in chronic disease
IF:3.3Q2
DOI:10.1177/20406223211065235
PMID:35096362
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综述 | 本文对计算机化偏头痛诊断工具进行了系统性回顾，总结并评估了相关研究的质量 | 本文首次对计算机化偏头痛诊断工具进行了系统性回顾，评估了不同工具的诊断准确性 | 缺乏随机患者抽样、工具之间的直接比较以及对其他头痛诊断的适用性 | 总结和评估计算机化偏头痛诊断工具的研究质量 | 计算机化偏头痛诊断工具 | 计算机视觉 | 偏头痛 | 深度学习、分类器集成、蚁群算法、人工免疫、随机森林、白盒与黑盒组合、混合模糊专家系统 | NA | NA | 41项研究，中位样本量为288名参与者，中位年龄43岁，77%为女性 |